mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) 1 for(var i=0;i<2000000;i++){ 2 db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i}); 3 } MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化…

MongoDB分析器: 检测MongoDB分析器是否打开: db.getProfilingLevel() 0表示没有打开 1表示打开了,并且如果查询的执行时间超过了第二个参数毫秒(ms)为单位的最大查询执行时间,就会被记录下来,否则忽略. 2表示打开了,并且记录一切查询语句 db.setProfilingLevel(2) 此时发现在test数据库下多了一个system.profile集合:不过此时这个集合还是空的. 然后我们进行一次查询db.comments.find({timestamp: 6…

使用索引可以大大提高文档的查询效率.如果没有索引,会遍历集合中所有文档,才能找到匹配查询语句的文档.这样遍历集合中整个文档的方式是非常耗时的,特别是处理大数据时,耗时几十秒甚至几分钟都是有可能的. 创建索引 MongoDB 中,使用 ensureIndex() 方法创建索引. 格式 db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1}) 其中,KEY表示要创建索引的字段名称,1 表示按升序排列字段值.-1 表示按降序排列. 范例 1.给 user 集合中 name 字段添…

MongoDB 查看执行计划 MongoDB 中的 explain() 函数可以帮助我们查看查询相关的信息,这有助于我们快速查找到搜索瓶颈进而解决它,本文我们就来看看 explain() 的一些用法及其查询结果的含义. 本文是 MongoDB 系列的第八篇文章,了解前面的文章有助于更好的理解本文: 整体来说,explain() 的用法和 sort().limit() 用法差不多,不同的是 explain() 必须放在最后面. 基本用法 先来看一个基本用法: 1 db.sang_collect.f…

当你第一眼看到explain和hint的时候,第一个反应就是mysql中所谓的这两个关键词,确实可以看出,这个就是在mysql中借鉴过来的,既然是借鉴 过来的,我想大家都知道这两个关键字的用处,话不多说,速速观看~~~ 一:explain演示 1.  构建数据 为了方便演示,我需要create ten data to inventory,而且还是要在no index 的情况下,比如下面这样: db.inventory.insertMany([ { , }, { , }, { , }, { , }…

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-…

Explain 从之前的文章中,我们可以知道explain()能够提供大量与查询相关的信息.对于速度比较慢的查询来说,这是最重要的诊断工具之一.通过查看一个查询的explain()输出信息,可以知道查询使用了哪个索引,以及是如何使用的. 最常见的explain()的输出有两种类型:使用索引的查询和没有使用索引的查询. 在上一篇MongoDB的博客可以看到两种类型的explain如下: 1. 没有使用索引时 { "cursor" : "BasicCursor", &q…

在Spring data mongodb 中使用聚合抛出异常 mongodb版本 为 3.6 org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: Command execution failed: Error [The 'cursor' option is required, except for aggregate with the explain argument] Spring data mongodb 版本 <depen…

一.索引基础索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,可以让我们查询数据库变得更快.MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的查询优化技巧.下面是创建索引的命令:db.user.ensureIndex({"username":1}) 获取当前集合的索引:db.user.getIndexes() 删除索引的命令是:db.user.dropIndex({"username":1}) 在 MongoDB 中,我们同样可以创建复…

一.简介 这里简单介绍一下各个工具的使用场景,一般用mysql,redis,mongodb做存储层,hadoop,spark做大数据分析. mysql适合结构化数据,类似excel表格一样定义严格的数据,用于数据量中,速度一般支持事务处理场合 redis适合缓存内存对象,如缓存队列,用于数据量小,速度快不支持事务处理高并发场合 mongodb,适合半结构化数据,如文本信息,用于数据量大,速度较快不支持事务处理场合 hadoop是个生态系统,上面有大数据分析很多组件,适合事后大数据分析任务 spa…